完璧を求めてはいけないもの

​ From:山極綾子

​

（あ。一桁間違ってる。）

とある作業中。

各種数字を入力して完成させた書類を確認してみると、一つ桁がずれている。

数式を正しく入力したつもりが、一部コピペ前のアルファベットが紛れている。

誤変換が潜んでいる。

悲しいことにそのようなミスをするのが日常茶飯事である毎日を送っております。

最終的に周りの方々の力を借りて「なんとかなって」はいるのですが、もちろん、

ミスを減らす努力は必ずしなければいけません。

とはいえ、最近では完璧を求める必要もないのかな、というような気もしています。

完璧を求めるためにコストを掛けるよりは、

完成後にチェックする方が時間あたりのパフォーマンスが良い気がするのです。

それはさておき、完璧を求めてはいけないものは他にもあります。

そのうちの１つがデータです。

昨今様々な企業が、顧客のデータやら工場の稼働状況やら、

従業員の勤務状況やら様々なデータを蓄積していますが、どんなに気を付けても、

完璧なデータにはなり得ません。

以上データなどのノイズが含まれることはもちろん、取り扱いを楽にしよう！と

改善を続けても完璧にはなりません。

実際に、ハーバードビジネスレビューに載っている

【最高データ責任者が価値を創出するための8つの戦略】でも

『しかし、データはけっして完璧にはならないものだ。』と述べられていました。

https://dhbr.diamond.jp/articles/-/9325

この記事では、最高データ責任者（CDO）がどんなに頑張っても

データは完璧にはならないのだから、CDOの価値創造の結果を測る指標を工夫すべきだ、

ということが語られています。

データをどう料理して、企業の利益につなげるか。

単にデータを蓄積し利用するだけでは不十分で、

生み出した価値をどう測るかの設定も欠かせない要素であるようです。

山極綾子

P.S.

また、同じ記事の中に

『データが会社に価値をもたらす主な方法は、業績と顧客の行動に関する理解や

予測を可能にすること、およびその能力を製品とサービスに組み込むこと』

という記載がありました。

他にはないんだろうか…とちょっと考えてみました。

私は個人的には、理解や予測に加え、施策立案やその効果検証まで行うべきで、

しかも昨今の機械学習はそこまで進んでいると思うのです。

あなたはどう思われますか？

P.P.S.

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